A quarter of patients with type 1 diabetes have co-existing non-islet autoimmunity: the findings of a UK population-based family study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Individuals with type 1 diabetes (T1D) are at increased risk of coeliac disease (CD), autoimmune thyroiditis and autoimmune gastritis, but the absolute risks are unclear. The aim of this study was to investigate the prevalence of autoantibodies to tissue transglutaminase (TGA), thyroid peroxidase (TPOA) and gastric H+/K+-ATPase (ATPA) and their genetic associations in a well-characterized population-based cohort of individuals with T1D from the Bart's–Oxford family study for whom islet autoantibody prevalence data were already available. Autoantibodies in sera from 1072 patients (males/females 604/468; median age 11·8 years, median T1D duration 2·7 months) were measured by radioimmunoassays; HLA class II risk genotype was analysed in 973 (91%) using polymerase chain reaction with sequence specific primers (PCR-SSP). The prevalence of TGA (and/or history of CD), TPOA and ATPA in patients was 9·0, 9·6 and 8·2%, respectively; 3·1% had two or more autoantibodies. Females were at higher risk of multiple autoimmunity; TGA/CD were associated with younger age and TPOA with older age. ATPA were uncommon in patients under 5 years, and more common in older patients. Anti-glutamate decarboxylase autoantibodies were predictive of co-existing TPOA/ATPA. TGA/CD were associated with human leucocyte antigen (HLA) DR3-DQ2, with the DR3-DQ2/DR3-DQ2 genotype conferring the highest risk, followed by DR4-DQ8/DR4-DQ8. ATPA were associated with DR3-DQ2, DRB1*0404 (in males) and the DR3-DQ2/DR4-DQ8 genotype. TPOA were associated with the DR3-DQ2/DR3-DQ2 genotype. Almost one-quarter of patients diagnosed with T1D aged under 21 years have at least one other organ-specific autoantibody. HLA class II genetic profiling may be useful in identifying those at risk of multiple autoimmunity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».